|
|
Absolute deviation, 绝对离差
C+ M" ?2 V4 M7 c) D& f* [Absolute number, 绝对数* N1 q3 P5 P5 j& ]' t
Absolute residuals, 绝对残差' n2 H) j' M8 l6 ]
Acceleration array, 加速度立体阵
5 x, c2 E, F5 P' B, m9 OAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& Y9 x7 Q- t; |, R
Acceleration normal, 法向加速度1 m+ l2 Z% B P9 i( O* U. _) v+ x
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
6 K* g* F5 ^0 z0 R3 x5 F7 E* |Acceleration tangential, 切向加速度3 `4 \9 ?0 H0 L1 X+ R8 F
Acceleration vector, 加速度向量& F# W/ J, V0 H( i
Acceptable hypothesis, 可接受假设
/ A. K9 d b0 @% j6 r6 h: A1 ^Accumulation, 累积
4 u' H8 e, K2 d+ r3 K, R8 b0 fAccuracy, 准确度8 d3 B3 n4 n) v, F( k: }' `& N
Actual frequency, 实际频数1 e' x9 ?) t2 _6 k& m
Adaptive estimator, 自适应估计量+ k6 e: N9 h) X- c% y" _ T
Addition, 相加0 J$ `3 ~2 H) w! a0 \. K8 b2 z7 `% l
Addition theorem, 加法定理2 F4 j+ F/ b! b# N% R- ?" G, R
Additivity, 可加性
: _; {& w! e: S. R1 D3 u" _: `; dAdjusted rate, 调整率7 t( |, X4 Z( z3 y
Adjusted value, 校正值# \9 z& E+ n- B; Z* k
Admissible error, 容许误差/ q' r. q- R6 N& X/ t# ?
Aggregation, 聚集性& W- z6 _' t4 |5 e3 a
Alternative hypothesis, 备择假设
% n9 o" S7 x/ i, A/ aAmong groups, 组间; c7 g' E$ R/ n% _6 U0 c' I% j/ r# x
Amounts, 总量* E: D: ~0 v' c; a* e* H# {0 P
Analysis of correlation, 相关分析& c2 Z. b0 a7 {
Analysis of covariance, 协方差分析
! P6 p/ t- w& u8 n ^Analysis of regression, 回归分析
# W c8 m _. i5 p* K5 U! [Analysis of time series, 时间序列分析
' m( U W( y8 ?, o0 MAnalysis of variance, 方差分析
, ]5 N- Y; ?' CAngular transformation, 角转换
; J8 b. K9 m0 I% W9 rANOVA （analysis of variance）, 方差分析9 o/ E. }+ X& q6 P: m8 C G2 H
ANOVA Models, 方差分析模型
3 s' H: f0 [3 s* bArcing, 弧/弧旋
2 F/ O- t$ `7 T5 P. b7 w: RArcsine transformation, 反正弦变换
5 h% s1 ~" O9 W! C' P) QArea under the curve, 曲线面积
5 L" y8 c/ h7 h0 f H' TAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
( ~8 U3 N6 a+ t1 [7 _ X; pARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ( f5 S3 Y* E) C( c3 y! t
Arithmetic grid paper, 算术格纸
9 |2 w6 l8 v4 p3 [& e! yArithmetic mean, 算术平均数
' y; \& Z" T$ y5 V: I/ t- CArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
' I, E* m% t6 o! _* H! d$ o! t" ?; s$ g" ]Assessing fit, 拟合的评估
2 Z8 R& w% ^, _5 k/ y' l: [1 YAssociative laws, 结合律# p; b [$ i% A4 U% f
Asymmetric distribution, 非对称分布
. J' l, q9 d. P4 TAsymptotic bias, 渐近偏倚
0 g0 A% G C/ r1 e% b. XAsymptotic efficiency, 渐近效率
$ F& M3 ~8 o" n+ }9 ?) l) I4 bAsymptotic variance, 渐近方差7 ?9 l. x; F$ O6 m9 ]; D
Attributable risk, 归因危险度4 a& g' Y2 H5 M8 R9 n$ ?; i
Attribute data, 属性资料- k/ ~# ^" u% w8 j3 n. P6 Y
Attribution, 属性* ^! J' I, W3 \4 L3 {5 }% u
Autocorrelation, 自相关
9 f* s6 ?* Y: [8 E4 B4 o/ UAutocorrelation of residuals, 残差的自相关8 f$ \& b7 O( _. t5 I
Average, 平均数: B# ]. F5 H+ W1 E/ ^
Average confidence interval length, 平均置信区间长度9 C! X" I& G' |" y: Z; ]8 T) {
Average growth rate, 平均增长率: q( N5 m4 }3 K' b
Bar chart, 条形图) H1 }1 F% w: A, ]# T8 q1 h% [6 N
Bar graph, 条形图
6 R; k* B' U. C5 ?% N& mBase period, 基期( a4 O4 ?) o: h3 z. }$ L$ K
Bayes' theorem , Bayes定理
, o! S. D9 f. z' {1 c! c" t& p0 e( fBell-shaped curve, 钟形曲线
' m0 r! r8 @/ D6 M% e9 x: f/ V5 [Bernoulli distribution, 伯努力分布
9 T$ c6 @" A1 ]2 CBest-trim estimator, 最好切尾估计量6 x q: ~! V0 d
Bias, 偏性8 @8 V& P, @. h. v% Y1 k
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
" |+ O: w8 z/ O& F- jBinomial distribution, 二项分布2 {( O; G7 f% U
Bisquare, 双平方
/ `7 V* H) n, `" u/ c) f, EBivariate Correlate, 二变量相关
) a! _* [! _$ T7 lBivariate normal distribution, 双变量正态分布' t$ d. ^+ G9 y6 B- l# u6 H' r8 i6 X
Bivariate normal population, 双变量正态总体6 Q+ H: S4 i7 ?8 @
Biweight interval, 双权区间% Y5 C4 i, f: h3 \
Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 y5 }1 _" ]0 A6 h9 KBlock, 区组/配伍组
! y4 |. ~- V9 u" U/ e$ CBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包3 J6 |3 v I* a: _& f% X( ]
Boxplots, 箱线图/箱尾图
0 k- ?: Y" U. L+ G% p7 J/ j* tBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点2 E9 g6 d% M, x2 B# G$ T
Canonical correlation, 典型相关
$ D2 e0 ]# q- j. m+ pCaption, 纵标目
, N8 }5 Y4 N. vCase-control study, 病例对照研究
Q: g8 s7 b* D1 M. xCategorical variable, 分类变量. L8 b" ^5 B, }) _5 y
Catenary, 悬链线
! B$ |) C( Z" z5 K3 q$ KCauchy distribution, 柯西分布( r, Q( N2 j$ Z4 H# X5 r
Cause-and-effect relationship, 因果关系
: Y0 k3 `4 d4 I% }& P: ECell, 单元
; s/ o3 K0 z) ~Censoring, 终检
! v. H. f7 ^7 O0 q# hCenter of symmetry, 对称中心3 U0 v+ H' G- i! t
Centering and scaling, 中心化和定标
$ @* M9 `2 s& R+ T `Central tendency, 集中趋势' u+ l) ?; I8 ~* z3 ]: ] `
Central value, 中心值1 L5 y. P- H! \* W6 t
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
4 F* w5 d3 K! ] XChance, 机遇
/ U5 N) X8 n+ UChance error, 随机误差) A, H" X( E9 p+ F
Chance variable, 随机变量/ y+ B# W+ P( m& l& K
Characteristic equation, 特征方程8 j9 _/ A1 d) M: }
Characteristic root, 特征根
* |' o' f) d7 [7 A2 M2 b" {. aCharacteristic vector, 特征向量) z% f& @' G1 l+ m* y
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
( D! I0 `5 O) H1 A Q* ~Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图* S3 B2 `9 k8 I7 L! [! t3 O
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 s# H1 L6 k6 \4 iCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解/ o9 Y' `/ i! R
Circle chart, 圆图 1 d4 W4 y) i% E. |9 i) c
Class interval, 组距2 X4 q8 ^ ~4 i9 M
Class mid-value, 组中值* S3 V9 U# z' K* c) w+ Z
Class upper limit, 组上限' B3 K2 I0 G9 O
Classified variable, 分类变量
8 M( J( ?1 U' O1 ICluster analysis, 聚类分析
, k# D' E& h" c; l) h* O4 gCluster sampling, 整群抽样
4 @9 G+ @3 x% ], I' R5 s+ NCode, 代码
( D7 e6 V$ Z% x, ICoded data, 编码数据
7 S+ b0 X5 W- l% ^ GCoding, 编码
$ ]( w3 k( m, {7 o6 v, TCoefficient of contingency, 列联系数
U% w6 i6 ^( H9 M a% TCoefficient of determination, 决定系数 d3 F# K+ r+ o+ d
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
; I* z' O9 p6 ]4 ACoefficient of partial correlation, 偏相关系数$ ?+ ~& ]3 N# i# Y1 S
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
6 x. Q5 u- p! B1 P6 OCoefficient of rank correlation, 等级相关系数+ n# h1 v I9 i$ s2 x. |0 I+ t3 @
Coefficient of regression, 回归系数$ c" |: ?8 f. K/ ^
Coefficient of skewness, 偏度系数
! C: H( c3 E1 u$ p0 @0 {5 ?) ^Coefficient of variation, 变异系数/ E6 _" {3 f4 |6 `; h" t% r- u" B
Cohort study, 队列研究
: D; m3 _5 E0 P) B4 DColumn, 列
1 v# u" h6 s8 n1 l1 i" F5 y: ]Column effect, 列效应
7 k7 z1 Y0 L' ^! l- [$ u% l' q5 {Column factor, 列因素" r! J8 s7 Y. Z" ~& J( E
Combination pool, 合并* ]( o: \1 f* S+ V* J) e' p- O
Combinative table, 组合表
8 G5 g" B8 I! MCommon factor, 共性因子' o6 P! r) L! O
Common regression coefficient, 公共回归系数
$ `8 `' N& u1 yCommon value, 共同值' T6 k. G- v+ H# G' ^$ A" c& p
Common variance, 公共方差
6 \8 d1 I. q0 GCommon variation, 公共变异3 \( l |4 ?3 U/ G" m7 ?- g0 n
Communality variance, 共性方差
) u. D' V( b& \3 fComparability, 可比性( N: ^4 y5 L0 a6 t+ p2 B
Comparison of bathes, 批比较: K: j) V+ E v4 p$ K
Comparison value, 比较值7 f% _1 g$ C9 t" y7 s
Compartment model, 分部模型8 @9 @4 X0 w- a& y
Compassion, 伸缩
2 m+ E2 |" K u+ z c4 I8 `8 e0 iComplement of an event, 补事件
8 ?8 y- S. L, F3 C2 mComplete association, 完全正相关
) r/ J3 k- g0 e* u, QComplete dissociation, 完全不相关
2 U1 Z2 z% ~2 o9 V: }Complete statistics, 完备统计量
4 G: N) O: q1 DCompletely randomized design, 完全随机化设计
2 s/ A- v+ S4 p$ xComposite event, 联合事件6 l. _6 Y, y2 U# c4 Z& U* s2 _) \
Composite events, 复合事件8 [. `' G4 M8 Z. l
Concavity, 凹性- P: u$ o3 ?9 V' M4 N; I8 K( R
Conditional expectation, 条件期望
9 v" K$ |# P) Y1 i, XConditional likelihood, 条件似然
. N7 ` U# @2 S% Y8 CConditional probability, 条件概率. E6 j% d# e% ]8 R T) E# ~7 |. M
Conditionally linear, 依条件线性
& C L8 I, [1 K+ x2 |0 MConfidence interval, 置信区间) Q( ?" b# w& s6 B' Q
Confidence limit, 置信限
: L3 ~- M7 F6 ]0 rConfidence lower limit, 置信下限' L: z. t; v T7 \3 M# O9 u# m
Confidence upper limit, 置信上限
; Y7 M2 `( j/ b2 c2 R* vConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析 O) Y$ z- ^; |- _& e% r+ V6 T
Confirmatory research, 证实性实验研究
; V$ }! {) ]+ P" RConfounding factor, 混杂因素1 X3 |" G8 F8 g7 J
Conjoint, 联合分析
2 H- \% y, E- PConsistency, 相合性
0 \. p& H- n: Y- w7 yConsistency check, 一致性检验- \& i& \4 ]8 e: r# X! T! }
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
2 F2 ]! w; L+ X3 _: qConsistent estimate, 相合估计9 W, q4 _9 ` D1 I" A/ y& _: P
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 k+ @ ]+ P$ N1 K3 b( E( }3 X9 G
Constraint, 约束2 G: I$ B" N7 \+ O$ f- }. z3 q
Contaminated distribution, 污染分布9 u( B7 a& ~8 X6 [ b* x( l
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
+ G# H$ A' Z3 D9 NContaminated normal distribution, 污染正态分布! h$ |$ ?6 [% f0 b" L
Contamination, 污染
' H9 o- b3 _. E, N+ T1 e5 z* rContamination model, 污染模型4 K, ]: X% U$ K1 a
Contingency table, 列联表3 c/ i+ Y% N% N D+ d
Contour, 边界线5 n3 y$ z6 D$ e |+ F
Contribution rate, 贡献率7 @2 e6 b8 l0 O
Control, 对照
8 ^0 d: B/ M9 d; \Controlled experiments, 对照实验 s5 i9 h q1 n r
Conventional depth, 常规深度* @6 \, y3 |; Y
Convolution, 卷积+ Z" y6 u9 s T
Corrected factor, 校正因子
- W" y2 \: {) v. S6 s' FCorrected mean, 校正均值
: t# ~# G7 ^8 {' Z* bCorrection coefficient, 校正系数
6 O, Y! p7 ]) ^/ [5 `& fCorrectness, 正确性( B/ e7 L! N) G+ m. p$ L8 _, _6 Y, l; _
Correlation coefficient, 相关系数# G, u, Z# U8 D. o
Correlation index, 相关指数
8 \2 B x3 f5 X3 S0 B& JCorrespondence, 对应
( _. p1 K9 K5 J/ @. I$ e. GCounting, 计数: z o8 d$ M) H8 n! {
Counts, 计数/频数
* ^: Q: x: ^6 u, X9 | o4 qCovariance, 协方差6 b- T7 w/ h: ~5 S
Covariant, 共变
7 m F/ F" T# ^Cox Regression, Cox回归
6 Z0 I; ^+ s/ HCriteria for fitting, 拟合准则
, ^5 V% Y" u8 d$ U8 L4 VCriteria of least squares, 最小二乘准则2 n& r# A$ {: I. f+ K, f% A( c* Y
Critical ratio, 临界比, X. ?) r7 u* {5 m1 L. X) y
Critical region, 拒绝域8 Y2 n. [, R- w: M6 o
Critical value, 临界值" J% a. [/ Z# G$ ~1 r' c
Cross-over design, 交叉设计
, l2 W8 f1 ~2 `, t* `& ~( t6 WCross-section analysis, 横断面分析! w4 X H2 I; J5 E9 M8 G9 s. J+ R7 Z
Cross-section survey, 横断面调查2 f5 m5 o4 Y/ G3 m4 }! e+ T$ R) F! g
Crosstabs , 交叉表
5 e7 ^# a5 m& C7 cCross-tabulation table, 复合表
/ f: l% x+ J; y' J& CCube root, 立方根
3 u+ t6 f& {9 O4 h. E, oCumulative distribution function, 分布函数4 ~) }$ N( @* A7 B( i: E
Cumulative probability, 累计概率; S! L2 Q8 I% d; j z7 p9 B
Curvature, 曲率/弯曲6 M) a! F% g1 A3 |
Curvature, 曲率
3 R! \( U$ B, R) z4 g ^2 [1 O( cCurve fit , 曲线拟和 . _) T, _5 d3 B( l z
Curve fitting, 曲线拟合
' M. |) s Y. rCurvilinear regression, 曲线回归& _5 K @) Q5 i/ e
Curvilinear relation, 曲线关系
3 O" e* I F. h2 ~. h; G% Z7 j4 }Cut-and-try method, 尝试法
! e3 D2 k4 j& j5 ~# J; W HCycle, 周期) d, f1 O. s& Y' Y" v, o
Cyclist, 周期性8 m. D/ [+ V+ o. \: F* h Q2 E
D test, D检验% y0 y( X D: V
Data acquisition, 资料收集
. b! b& c: s. ~& h$ E4 uData bank, 数据库
0 _( O; q% I/ S, n4 cData capacity, 数据容量& l: ?/ _ ]) T( |# P Q4 @4 k0 T! P
Data deficiencies, 数据缺乏' E( o4 q2 | O2 Y
Data handling, 数据处理
8 r4 ~3 C8 `# ^7 EData manipulation, 数据处理' i3 x$ o7 `$ K- m) s
Data processing, 数据处理
; _: [4 L& t# k4 V) k5 GData reduction, 数据缩减( x1 t; S9 ]4 F2 n
Data set, 数据集: P. V b0 X) T' w
Data sources, 数据来源. s6 X; Q4 n7 v; T
Data transformation, 数据变换* D; ]$ d8 x; x& u% m
Data validity, 数据有效性
# h" o) L! w+ [Data-in, 数据输入
2 u# B8 `6 a! C9 S* X, M/ | fData-out, 数据输出
# G* @9 O2 [1 z, oDead time, 停滞期
. }6 c& n' z& G5 T- Z. K( |- |Degree of freedom, 自由度5 B4 Z" ^( C' F
Degree of precision, 精密度
. W0 r) `/ r7 ]8 `7 YDegree of reliability, 可靠性程度
( d: m; U: h9 d2 m7 I7 y" p& `Degression, 递减! c8 m" S( `/ X5 {1 T
Density function, 密度函数
% ~0 R" L2 K6 _+ ?Density of data points, 数据点的密度" E: b3 P! f- [& O+ ~! t- L: i
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量. v# l% Z S7 b3 Q
Dependent variable, 因变量7 a0 l; U' p& d0 x5 H- k- W
Depth, 深度
0 o) X( d6 l( [Derivative matrix, 导数矩阵4 h0 k7 f( H, b+ C
Derivative-free methods, 无导数方法/ j: q$ u' W5 V
Design, 设计 E6 h7 t+ v# y
Determinacy, 确定性
' ~- l- a' g+ j: ]* T* @, y2 Y7 VDeterminant, 行列式
* e/ k) o, v0 ^) F1 L" Y3 L1 uDeterminant, 决定因素* G% \1 R* D; m0 f+ e, b9 Z0 f, [
Deviation, 离差& }& y, y, T9 }- b, r1 z/ f
Deviation from average, 离均差
5 ~6 f( o9 x+ }8 N' Z$ i# F5 j8 |* HDiagnostic plot, 诊断图/ k ^3 k3 {2 _5 @
Dichotomous variable, 二分变量! r% N; d( p: d
Differential equation, 微分方程2 _7 E V/ k( T4 F
Direct standardization, 直接标准化法0 H) ?# f) U3 ^# F9 L) W
Discrete variable, 离散型变量2 c, I: l& C d: T; w
DISCRIMINANT, 判断
6 N7 l: e% Z7 b$ S; F, |, l" ?) _/ ^Discriminant analysis, 判别分析; K: D- \5 n* L0 H! y5 Q5 K
Discriminant coefficient, 判别系数' g1 @# J+ l2 R2 v7 o( U8 ]
Discriminant function, 判别值
3 @9 @( Q1 @, h, F2 ?$ {Dispersion, 散布/分散度% x, c1 F. D$ | R, n
Disproportional, 不成比例的
2 s4 A3 @+ B9 a4 V/ RDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ ^( {' r3 w8 a) Y2 }
Distribution free, 分布无关性/免分布
6 b% l) w3 Q0 ^2 V, E! a) GDistribution shape, 分布形状
+ m* P7 t9 [3 ?Distribution-free method, 任意分布法
* @2 \- S* s9 t& \6 jDistributive laws, 分配律
/ M$ i5 a( ^8 F* |3 b% ?Disturbance, 随机扰动项
# u/ u2 |5 j; ^7 \$ LDose response curve, 剂量反应曲线
|9 L# i3 J/ Y6 cDouble blind method, 双盲法
! B- G/ h0 M# R7 `8 _; y4 [3 TDouble blind trial, 双盲试验2 s9 u' \, o1 B
Double exponential distribution, 双指数分布
- w% h/ d1 v& {+ {' B2 o x0 |Double logarithmic, 双对数) f% h% f# e$ n( `3 ^8 g' S3 E
Downward rank, 降秩
5 J* p1 m8 x; A0 O: W4 D3 s2 i- N. r4 j! IDual-space plot, 对偶空间图
& B% T! R7 q& @! {" z; YDUD, 无导数方法7 ]* \4 V$ k! ]1 g
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
* R7 t9 l. A, f0 n# f9 rEffect, 实验效应
& t+ D9 p, E2 u7 y kEigenvalue, 特征值
: n" P# P5 c* K6 T6 @0 Y0 xEigenvector, 特征向量" |5 ?1 d9 x9 I R& m
Ellipse, 椭圆
2 z) z* I2 G+ y" F/ C9 GEmpirical distribution, 经验分布
7 W: @+ H+ P& I+ C5 g: J1 ]6 xEmpirical probability, 经验概率单位, S) A1 o0 o8 F. U* a% w
Enumeration data, 计数资料6 V# \& \& |7 F l- T. ^, h
Equal sun-class number, 相等次级组含量
% T, w& |& d( N& tEqually likely, 等可能' y9 g% h B* \+ B# k1 ^
Equivariance, 同变性8 A& t" S3 c" M6 X% E; g2 c* V _
Error, 误差/错误
( q! U' @3 a Y0 r3 P, m1 c1 lError of estimate, 估计误差
1 @+ V2 G0 @2 c: v2 F4 R) l7 BError type I, 第一类错误2 r. }) \! q/ G5 _) u7 G9 o' z
Error type II, 第二类错误
. n$ Z6 P' i6 I P% ^5 b0 TEstimand, 被估量
: ~ ?9 }/ W* n0 K$ LEstimated error mean squares, 估计误差均方 {3 l# q0 X5 e1 P( ^
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和4 ~. a) q& C9 s. {7 R) c
Euclidean distance, 欧式距离: {7 g* o- y# I: p/ L- l
Event, 事件
+ w. q& A/ e" I% d/ D8 oEvent, 事件
- D2 Y. H) z. J/ T+ c5 ^$ nExceptional data point, 异常数据点) V3 `8 B3 g h+ q
Expectation plane, 期望平面
7 R9 D, n3 Y( l" V8 WExpectation surface, 期望曲面5 h7 R' |' B. ]/ S. _
Expected values, 期望值$ G, R" d5 W2 c E' f. A
Experiment, 实验
+ w1 _! U, _% i7 | d7 |6 DExperimental sampling, 试验抽样
% \3 R4 W4 L6 K/ `4 w' E. zExperimental unit, 试验单位 b& d6 p- z5 ^9 X! F+ Y5 q6 {7 A
Explanatory variable, 说明变量
4 B. I9 z; ]6 U% dExploratory data analysis, 探索性数据分析
) {7 d+ X. a3 \, {4 K7 F4 vExplore Summarize, 探索-摘要
3 `; u( c; U1 _. ]% p' R& |9 V. M3 kExponential curve, 指数曲线
' U/ l% R9 b: b5 p5 nExponential growth, 指数式增长
8 n8 _- V$ p/ Y" q/ b! aEXSMOOTH, 指数平滑方法 ! H/ W0 J1 W7 j: o/ L# {
Extended fit, 扩充拟合
3 w/ X5 r; D* HExtra parameter, 附加参数
0 `* H* I6 p, R/ n/ EExtrapolation, 外推法
" w8 L; C2 ^2 C& H1 t$ FExtreme observation, 末端观测值
8 m, T) f( }0 zExtremes, 极端值/极值+ D/ T0 J, x0 H& N! C
F distribution, F分布" Q! J S# l! H) C9 f
F test, F检验
% O2 C6 q5 Z& CFactor, 因素/因子; i% M2 L/ G9 L4 _! U
Factor analysis, 因子分析
6 n( }, T# B4 b! uFactor Analysis, 因子分析
# D; @5 G& m& f- ^6 YFactor score, 因子得分
: l8 d( a! l. ~2 |1 vFactorial, 阶乘
" g' s$ B2 d g8 vFactorial design, 析因试验设计
9 x5 \0 {! j6 w/ JFalse negative, 假阴性
4 h2 j$ n/ e$ {4 |) c8 [8 h' l; EFalse negative error, 假阴性错误- N u1 I& z/ L9 @% u2 C6 t! r
Family of distributions, 分布族
9 F- M5 M& e6 i* ^: e. i! GFamily of estimators, 估计量族7 V+ C3 Y6 O; H
Fanning, 扇面
]9 `6 s' u9 K. H# uFatality rate, 病死率/ Z; f) W* N" b2 f3 ^+ b; q
Field investigation, 现场调查
, F, x9 g* H/ T# s M) f( [' }6 |) @' jField survey, 现场调查2 ~: Q; V. ^* ?# E x
Finite population, 有限总体7 u: b) z J. H2 X2 I8 C+ P" P8 F
Finite-sample, 有限样本
3 X3 U+ \7 r4 s: V, CFirst derivative, 一阶导数9 u+ u( I/ U! G7 N% q
First principal component, 第一主成分
! W' G5 J& S& } j1 YFirst quartile, 第一四分位数
4 `2 r3 b6 w8 q! D: YFisher information, 费雪信息量
) v8 E/ Y! g f2 a& O2 J0 U1 E2 PFitted value, 拟合值
7 P! V/ P \+ a0 n1 pFitting a curve, 曲线拟合' K( {: b5 f4 S R
Fixed base, 定基
& {9 n' A5 U' m- t! CFluctuation, 随机起伏# H. t* X/ p3 s6 w
Forecast, 预测! D0 w2 E3 d) Z6 p9 D
Four fold table, 四格表
4 t) s: t1 n$ PFourth, 四分点) m6 s7 Z9 `0 F) k1 }
Fraction blow, 左侧比率
# j! g/ b6 i( pFractional error, 相对误差8 F+ K9 n5 ^( e" w/ v
Frequency, 频率
, Y- Y+ l/ V0 j3 U! r9 KFrequency polygon, 频数多边图& p6 y. I# c5 Y' T) V
Frontier point, 界限点2 R$ i6 w. [8 a) l
Function relationship, 泛函关系
( R i* P T; [6 A5 [. k1 dGamma distribution, 伽玛分布6 h6 P, s! v3 Z! Y( S) y# t, s
Gauss increment, 高斯增量
: k7 y3 H$ Q' t1 Y8 s; ~$ U$ YGaussian distribution, 高斯分布/正态分布- V& z/ R" ]+ |, h3 j5 t! P8 @- l
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量0 Q. y' D) Q7 y; S- D- F
General census, 全面普查
0 ^, B0 E7 c# r& KGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
/ \- D- W: o- m$ ZGeometric mean, 几何平均数0 v! |+ U7 T7 V5 f8 G
Gini's mean difference, 基尼均差7 B+ H1 F( w9 p% W" B
GLM (General liner models), 一般线性模型
9 j% b+ w' C9 x7 hGoodness of fit, 拟和优度/配合度" m f1 V- X6 [/ H
Gradient of determinant, 行列式的梯度, W6 I" [7 v( H$ y, E; y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方7 a& v; R( o1 j1 |: A
Grand mean, 总均值0 [7 G5 {/ K7 Y$ m3 ^
Gross errors, 重大错误
0 w0 x# O; E% `/ k; SGross-error sensitivity, 大错敏感度
4 b+ |5 X: M( K0 Q8 x& jGroup averages, 分组平均
" h* o& v, W t" t! dGrouped data, 分组资料
; _8 H! H- p; c/ X, ZGuessed mean, 假定平均数* |! C" A( l3 M7 X9 v* R
Half-life, 半衰期) D# C6 X; I5 M& V! {3 A( P
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量9 h5 ^2 X( V# t. f8 a0 @
Happenstance, 偶然事件
' Q9 i- T) V6 ^3 BHarmonic mean, 调和均数6 a5 K! Q9 J) r8 U0 k
Hazard function, 风险均数0 I2 X7 n/ t6 v. T' o$ b
Hazard rate, 风险率
" ?% c/ D' g, QHeading, 标目
8 R1 z& e" ~' o9 I- p3 ~* `Heavy-tailed distribution, 重尾分布' E+ m( F0 f0 M6 t4 k. T
Hessian array, 海森立体阵
! ~% C; H+ u- D8 H4 \Heterogeneity, 不同质
0 s; U# y* _/ h9 HHeterogeneity of variance, 方差不齐 7 Y* q+ B! F3 i/ _& P
Hierarchical classification, 组内分组0 X. V o6 k# D# z* J
Hierarchical clustering method, 系统聚类法- ~8 U9 L2 x+ _ E
High-leverage point, 高杠杆率点
* e9 t; I' z2 j2 \7 ?" ?HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型& V6 P& e8 P* C0 t- W
Hinge, 折叶点7 D. A+ X; D& g# H W) Y: U
Histogram, 直方图
* c5 ?5 w5 x7 k ?. i6 `. o9 o( yHistorical cohort study, 历史性队列研究
' A; M! v t1 R2 W) v5 THoles, 空洞) }0 @" ?: W5 u! r S, h9 ]
HOMALS, 多重响应分析' h# ?, r2 c+ p4 h% f
Homogeneity of variance, 方差齐性
0 U1 j P5 W6 B' n4 {' Q7 vHomogeneity test, 齐性检验
5 x! g" j* ]; k$ N$ O/ d2 iHuber M-estimators, 休伯M估计量
8 C) R0 h4 Y1 E3 k" wHyperbola, 双曲线
) S9 {# z! Z' F, h4 LHypothesis testing, 假设检验5 j' g* a4 b- }7 q# r
Hypothetical universe, 假设总体
$ A& e/ S- p% Y4 |, v. D- o4 TImpossible event, 不可能事件
9 y Z/ O1 j4 r; eIndependence, 独立性
; @/ e' }% @: w+ w$ vIndependent variable, 自变量
. \! w ^' l! i& K4 EIndex, 指标/指数
9 e3 S$ N) o* X9 P8 [Indirect standardization, 间接标准化法 }5 K! M# P/ Y
Individual, 个体
# y# u8 m: B# rInference band, 推断带" F1 {' f; ]0 a2 ~
Infinite population, 无限总体
( O4 `5 m; L& R) [" p, y9 p( a) HInfinitely great, 无穷大
* d& t: d5 V2 P3 k, BInfinitely small, 无穷小
. [* ~- N+ s% ?5 X; R, hInfluence curve, 影响曲线- _( u+ J* @1 m6 M
Information capacity, 信息容量" x/ n2 x$ q( T$ H. c
Initial condition, 初始条件
" A% s( y- z0 X( v! e# ~/ NInitial estimate, 初始估计值
7 A6 b8 \3 x0 D" {( u( dInitial level, 最初水平' @ g& S9 G5 d+ ]* b2 j3 ~
Interaction, 交互作用
8 z7 r. y7 ?. y( l5 j' V/ d* EInteraction terms, 交互作用项
% m m, _; l8 XIntercept, 截距: N/ q% L) b% h6 N# Z7 ~5 s2 I" ]
Interpolation, 内插法: u8 ~8 D% n) Y7 J# q3 S
Interquartile range, 四分位距
! ~, T1 i, s2 s9 h) R/ wInterval estimation, 区间估计# I1 ?& t& ]# u
Intervals of equal probability, 等概率区间
8 z3 p6 S0 T u6 G5 i9 Z9 ^Intrinsic curvature, 固有曲率
! N# `4 p- Z, [# ^- A* N7 j2 MInvariance, 不变性0 a: U% H+ V3 D b
Inverse matrix, 逆矩阵
/ H; ?- k, k5 p1 EInverse probability, 逆概率 \& r# P! n1 Q, M7 m; {
Inverse sine transformation, 反正弦变换# j2 C& a/ |4 C. I& B+ R) m0 I
Iteration, 迭代 3 j9 r7 w) U$ A
Jacobian determinant, 雅可比行列式
9 x, B2 w5 d) ?, j/ y, _0 iJoint distribution function, 分布函数- E: a2 D/ W. I* ~0 x2 l; n8 e y) [
Joint probability, 联合概率
' |" H. G2 M1 E+ E* u& }Joint probability distribution, 联合概率分布
& e2 E" p3 w' I1 @+ ?6 @3 f5 `K means method, 逐步聚类法4 O0 ?0 b: g4 A9 c `7 q/ g
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 : M3 G# u" U5 C4 I5 p
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ O0 R$ y2 T- u6 Y q: Y! x M
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关3 I5 ^4 N+ i5 O- o
Kinetic, 动力学* _/ }) h& U9 D" Y$ F& N7 Y
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
* u# |$ j# O: B9 b% \Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
5 f! U; ?/ p8 A& n& _- l& ^' gKurtosis, 峰度/ ^ N& d# d3 k2 M! |
Lack of fit, 失拟7 Q! h: v+ ^- Q) ~6 F' N+ M
Ladder of powers, 幂阶梯; V) u9 A/ R6 L; ^
Lag, 滞后
8 K, a& H9 X0 V1 v+ c) `4 tLarge sample, 大样本0 `6 {5 M! ?) |; @" o+ p+ M
Large sample test, 大样本检验
# L, C4 n9 N7 G5 _' YLatin square, 拉丁方
+ B! ]( v. c+ E$ q$ ULatin square design, 拉丁方设计
8 e5 s: `5 N$ u- }/ y* C- ]Leakage, 泄漏
2 E6 E3 t9 X' l5 m5 h# JLeast favorable configuration, 最不利构形
4 c* p. _3 k% R7 T0 B) bLeast favorable distribution, 最不利分布& B$ v4 o `0 y) f. Q) [5 l
Least significant difference, 最小显著差法
' i+ ^$ w$ A$ ]( hLeast square method, 最小二乘法
+ e9 F2 u/ T2 H7 Q5 ] A" OLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
% y8 u p; X. e2 yLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
# Y J5 M! `( R! [8 [Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
0 h, E9 s! }: r: Q5 d" kLegend, 图例 q/ x& ~8 k# {% H9 {
L-estimator, L估计量: ?6 ?, k7 F& A
L-estimator of location, 位置L估计量/ {, q6 w* a4 f' Y9 c8 j
L-estimator of scale, 尺度L估计量
6 m3 Q) d+ [5 k: _9 N& x. f# E8 Q: DLevel, 水平
# A5 Y/ V. s* K! y+ O1 SLife expectance, 预期期望寿命- I/ _; Z% g' }' ~9 {+ _
Life table, 寿命表
" B- @/ M1 r( N" XLife table method, 生命表法
5 e+ R4 O3 I# I- QLight-tailed distribution, 轻尾分布6 Q5 U* W8 D. {( w0 O# B/ d
Likelihood function, 似然函数
0 k4 G* f5 q* @9 a- d- ELikelihood ratio, 似然比' v7 k% D+ D$ o* m% I1 {. E
line graph, 线图' t) F+ K9 v8 u1 p( L
Linear correlation, 直线相关- [; x) Q: f8 ]( w* A
Linear equation, 线性方程
2 W' L: }. t7 E8 y1 d! y$ XLinear programming, 线性规划
/ z P6 \! s5 z* e( Q5 Q& ALinear regression, 直线回归
. k+ l0 L# u7 ]% D, a* NLinear Regression, 线性回归5 N8 f3 Z$ f" [$ u- _4 @
Linear trend, 线性趋势
7 ^/ x0 M) g2 ]# t; G" ? r8 KLoading, 载荷
& f: w- F! \. q. Y5 O RLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性) I3 X. ?" X# z' Z* F/ m
Location equivariance, 位置同变性+ h0 f. u& v% u# C
Location invariance, 位置不变性
# X$ X* g; X4 ]0 c9 i. {9 K$ vLocation scale family, 位置尺度族& o$ P9 ~5 n/ ~ n. |
Log rank test, 时序检验
2 Q0 I+ e; c: V p0 yLogarithmic curve, 对数曲线% l: ?+ M* A! s3 g. ^
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布$ P( w/ k3 O, o g. p: ^3 R
Logarithmic scale, 对数尺度3 s, W7 H6 e6 b4 O3 b
Logarithmic transformation, 对数变换' S& r- l* t) i6 J& j
Logic check, 逻辑检查+ y+ `, K2 K# y. G
Logistic distribution, 逻辑斯特分布' x% Q+ d. B9 ~6 c5 \
Logit transformation, Logit转换
& o D ^' V4 uLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ! g8 o( s) t: ~
Lognormal distribution, 对数正态分布
% p2 d7 x3 f+ tLost function, 损失函数% T- A: R8 I' h" Y
Low correlation, 低度相关
% M* k% p7 r% d# X+ [Lower limit, 下限
, g* P+ i7 e+ \9 wLowest-attained variance, 最小可达方差
1 J% A( W; v# {; BLSD, 最小显著差法的简称
4 G4 P \6 R, R! oLurking variable, 潜在变量
% i4 u% O2 g F* U! [8 wMain effect, 主效应" S/ {: _7 {% O P2 O* m+ {
Major heading, 主辞标目
" @1 z1 A9 u8 s8 KMarginal density function, 边缘密度函数
+ q9 L& U9 U8 YMarginal probability, 边缘概率- I: ~$ e; o: ]
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
3 K7 \2 K+ w' f) {Matched data, 配对资料
! }) m9 Z7 p! S. f# q1 f; JMatched distribution, 匹配过分布* |2 f8 c( Q1 U; U
Matching of distribution, 分布的匹配4 M) f' p3 k) ^: O; \0 [6 \
Matching of transformation, 变换的匹配
' Q3 z t9 x' x1 l+ Y8 l& JMathematical expectation, 数学期望
$ B3 y. V1 m! n9 U6 h3 J' xMathematical model, 数学模型
3 _3 ~- |( O0 C, R4 k$ \Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量2 x0 \" s. _* y9 l/ K$ q5 @! S! C' O$ I
Maximum likelihood method, 最大似然法5 v( s0 E% W+ {( s/ a5 Y6 v
Mean, 均数" J+ Q5 C' {) J
Mean squares between groups, 组间均方
& u; _9 j6 n7 b @. W4 W# wMean squares within group, 组内均方' L* H5 y8 d8 p* b
Means (Compare means), 均值-均值比较
0 S( T) I0 y+ GMedian, 中位数
) n; W5 ~6 L, XMedian effective dose, 半数效量
9 l6 l3 S$ R" |' c7 \8 HMedian lethal dose, 半数致死量9 [% z0 ?2 S) u' ? u; ^0 i
Median polish, 中位数平滑
; |# q4 g, b6 Q9 a* zMedian test, 中位数检验# p7 x! s7 N5 w' T6 J
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
9 V5 {1 G! F3 X5 c' kMinimum distance estimation, 最小距离估计6 U- t0 {) O; z- E! D2 I4 ~- T- @, K# L
Minimum effective dose, 最小有效量7 o" a; T* O; ?
Minimum lethal dose, 最小致死量
9 S$ m' D5 |8 L6 XMinimum variance estimator, 最小方差估计量+ J) g1 m( }. q$ _! I3 b
MINITAB, 统计软件包
0 i) H. g P1 v9 u1 u7 `4 GMinor heading, 宾词标目/ s6 t0 y2 } X; v2 m+ |) G
Missing data, 缺失值
* z% Z0 o# k% S5 a2 c+ YModel specification, 模型的确定
! p6 }, j; }5 h- ~3 Z3 q2 J/ pModeling Statistics , 模型统计4 @' P7 m; p( p; E/ T! Q
Models for outliers, 离群值模型9 S" s6 q1 o8 G7 J' L
Modifying the model, 模型的修正
! V1 A. R# I0 K0 W$ [$ {Modulus of continuity, 连续性模
C5 r% m1 l3 lMorbidity, 发病率 # O9 g+ A* z* f8 t* I# M
Most favorable configuration, 最有利构形. G/ ~4 @7 p: j X% P
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
: D: d/ p( @3 _4 TMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归9 @5 W1 _5 y- K7 T+ W" Y$ x
Multiple comparison, 多重比较
L5 J8 y) B! U1 G8 d E" L( hMultiple correlation , 复相关
( o9 W; V! T* H+ LMultiple covariance, 多元协方差
* v2 t2 e1 u) u8 \7 XMultiple linear regression, 多元线性回归+ E4 [+ M1 j4 \- r; G, b
Multiple response , 多重选项! ]8 s1 d) A9 E% O& x' S! Y& l
Multiple solutions, 多解4 l2 T i/ y7 L' R w G
Multiplication theorem, 乘法定理
5 O: O/ Z, I. K/ A' FMultiresponse, 多元响应
9 T: y; P5 t' ~8 [Multi-stage sampling, 多阶段抽样8 X/ H2 J/ i# x+ Y
Multivariate T distribution, 多元T分布
& L9 _" n9 g S9 V4 N; }5 QMutual exclusive, 互不相容$ F3 ~- f" V% l: d
Mutual independence, 互相独立
6 ]0 |5 I- N6 ?. M4 ZNatural boundary, 自然边界
) z* y& r+ ^. e) B: P2 b# ANatural dead, 自然死亡) E0 O. G1 n, ~9 |7 I1 s+ G) P( D
Natural zero, 自然零
# Z, O" }4 m. X% \4 @Negative correlation, 负相关
. `* U, C1 Z, i* _) Z% CNegative linear correlation, 负线性相关
6 I7 T5 Z& N% q1 w7 @Negatively skewed, 负偏
, [$ m4 ^4 ]6 SNewman-Keuls method, q检验
# B, q/ ~* h" e% C4 d' ^5 H$ |& M$ bNK method, q检验6 x% f) g8 s) o7 I" i/ |
No statistical significance, 无统计意义
; w3 u `$ n' d" Z! BNominal variable, 名义变量8 e7 [+ ] Y) X
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
4 {8 K9 G9 X c0 J7 E Y" pNonlinear regression, 非线性相关7 A% S- d0 r0 {0 F
Nonparametric statistics, 非参数统计% M! d8 `, ^9 U+ o5 H4 C; O
Nonparametric test, 非参数检验
3 q) [& w. f' J: t. r1 QNonparametric tests, 非参数检验
1 O! Y* R/ W1 f4 q) t0 s' t* cNormal deviate, 正态离差5 u# E X- x) n2 J7 G2 A
Normal distribution, 正态分布
+ d' N- q- O, K4 ENormal equation, 正规方程组, B2 u( e2 s, i% n6 E
Normal ranges, 正常范围
: i) N2 V& H9 ?; z: L- b# {Normal value, 正常值
3 P; g. \ R3 b6 m1 ~! n# BNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数+ V- i5 N3 U* M5 e6 ?/ D" K
Null hypothesis, 无效假设 3 l s6 N/ f% w
Numerical variable, 数值变量
9 X2 m1 @6 x0 F$ v& ]% DObjective function, 目标函数, q3 e2 y Z% d, g2 c% U
Observation unit, 观察单位" }6 q: y+ R! _4 B
Observed value, 观察值
4 {7 ^- \4 C2 P8 H# JOne sided test, 单侧检验0 A6 n# x1 \3 q* S# h) Y( ~/ @
One-way analysis of variance, 单因素方差分析; I3 O9 [1 M$ t% \( H
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
# ^* `8 c6 j0 r6 N o! F }9 FOpen sequential trial, 开放型序贯设计
; p' z( i0 w7 _6 ]4 X$ a' KOptrim, 优切尾4 e! [3 I% n+ @7 Y* E" l' p0 h
Optrim efficiency, 优切尾效率
) H! u* J. r2 |6 }Order statistics, 顺序统计量% S Q) O v0 e
Ordered categories, 有序分类3 Q" Y! M( |* `3 }. c1 ?
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
+ o% J; L$ @# f- oOrdinal variable, 有序变量
, j5 o) S% w" ]# EOrthogonal basis, 正交基
8 ]* q" G+ q* c2 EOrthogonal design, 正交试验设计
4 k" j9 z6 O: E5 x) g+ B. sOrthogonality conditions, 正交条件
4 ?4 c$ J) t1 }0 R hORTHOPLAN, 正交设计
4 |# F* A" M& f k7 a( X, ~. IOutlier cutoffs, 离群值截断点
. B, k- F, k! n4 p6 q8 LOutliers, 极端值! @& K6 X7 _9 G2 v* @( Y
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 / I) {2 i" B- { C# A
Overshoot, 迭代过度( U/ t6 ?* p8 T- U, x% a) H
Paired design, 配对设计$ ]* r$ B* ~4 u: e, P
Paired sample, 配对样本0 y9 A. R( N' e* D( i+ s6 ^
Pairwise slopes, 成对斜率' b! c- `3 {' y
Parabola, 抛物线
6 T5 ^ `! K; ?4 |Parallel tests, 平行试验+ z7 J0 s! J2 O) m( _4 e! @( {
Parameter, 参数
- y! r& r$ b5 S% {Parametric statistics, 参数统计
" \' ]- x' x4 eParametric test, 参数检验1 f# G8 }* u7 l6 B! J: M% v# ^+ `! ]
Partial correlation, 偏相关$ e+ Y$ v# \4 i- d
Partial regression, 偏回归
2 [8 J4 M9 g- ]0 a: M8 ^# RPartial sorting, 偏排序
5 W1 w2 O) z# n- F- oPartials residuals, 偏残差
' i4 L( T, W4 WPattern, 模式
]$ m5 s( v/ ~+ j( fPearson curves, 皮尔逊曲线" P S1 m+ i4 v& C% h
Peeling, 退层5 R* g6 U% A n1 e( Z. t
Percent bar graph, 百分条形图
o- T! P- ^" |7 d; |& v5 {Percentage, 百分比
6 e( g' d% ]0 C% g& nPercentile, 百分位数3 Y; O+ [; o- G# H
Percentile curves, 百分位曲线9 w) K/ H9 E5 G% p& r; q1 |; D3 _
Periodicity, 周期性
3 @' ]3 l0 a* Z2 z( y4 }+ [Permutation, 排列
% w$ j1 c/ U T6 O5 zP-estimator, P估计量5 e2 P5 ^: U4 G7 ?3 C) ]$ o
Pie graph, 饼图5 D) Y6 A7 J- X5 ?
Pitman estimator, 皮特曼估计量
2 a7 ~5 e$ a+ b6 ~- |6 |Pivot, 枢轴量6 T& u" Y4 g% Q4 V
Planar, 平坦" N) J& I1 j% b9 g" _
Planar assumption, 平面的假设 G& k5 O" a9 ?* q4 @$ a+ S8 M
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
+ r1 Y0 h9 A0 B1 {" u$ A, IPoint estimation, 点估计 g, r/ l/ l+ l" J
Poisson distribution, 泊松分布1 s8 @/ B- n' s/ B# U Z) B
Polishing, 平滑
3 _9 N/ {# c, b W1 jPolled standard deviation, 合并标准差: ~6 E1 q d- f4 F7 E* d
Polled variance, 合并方差9 A; X( e: q& p. b+ Q3 {
Polygon, 多边图/ I6 K4 S" f- g: R, x) T
Polynomial, 多项式
( P+ u# A/ o2 Y2 h& Q; QPolynomial curve, 多项式曲线1 M! O* Q& s* _$ P' E# G" y% R
Population, 总体 _3 I. W9 b, e5 D5 ?1 \: S& T6 b
Population attributable risk, 人群归因危险度
3 |$ X6 Q+ t' w3 Y0 ~3 nPositive correlation, 正相关
; V3 ^ s+ E3 S) JPositively skewed, 正偏$ [4 g9 d3 Z; L4 v; S' `
Posterior distribution, 后验分布
5 b6 X% N4 d+ e" [ K3 E0 v* fPower of a test, 检验效能
2 V% L: h: U8 @: R. OPrecision, 精密度9 H0 ?* v0 ]/ w! ]& A! o/ W j
Predicted value, 预测值, m! k" I6 n. W
Preliminary analysis, 预备性分析
) A" ?3 d6 @. n' EPrincipal component analysis, 主成分分析# r5 ~6 a+ a6 z
Prior distribution, 先验分布) C: V0 ?& k9 G) M) y: k
Prior probability, 先验概率9 l( N: Y, ?: [! l
Probabilistic model, 概率模型
" m* X7 V1 f' e oprobability, 概率
/ g0 f, P) _% g( n& o5 P, KProbability density, 概率密度! \6 ?2 F8 t3 [1 S
Product moment, 乘积矩/协方差
! }) m0 U3 a1 c7 q! ~# k* D1 VProfile trace, 截面迹图5 `0 t* M8 D6 U1 r' m* h( U
Proportion, 比/构成比
5 N2 ^# \6 i6 H5 x$ O! [Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
B, Z( z* S( I( o3 C/ M+ @Proportionate, 成比例3 T1 g! C ?4 Y: w2 r
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量, e2 E. C- b( X' U$ J. w, g+ m
Prospective study, 前瞻性调查! Q4 J* Q: a+ ~ ?- n
Proximities, 亲近性
7 ^# [! N+ r& K$ X6 KPseudo F test, 近似F检验3 G4 D7 u8 C3 A: D; v }
Pseudo model, 近似模型
6 _/ D/ t/ V' y% Z3 C6 a& JPseudosigma, 伪标准差) P- i( F" Y2 J; L* b
Purposive sampling, 有目的抽样
. m* A! Z+ _# u0 N3 Q y& Y. [1 }QR decomposition, QR分解
2 k* k9 P5 H, ?7 Y9 pQuadratic approximation, 二次近似* V" V' }& L" i+ W. U, c9 U( {8 ~
Qualitative classification, 属性分类
; n& P6 O& q6 p4 v" ?- SQualitative method, 定性方法
! l/ l0 F- e, \2 P( nQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
# B) x3 n: ~ _5 y/ wQuantitative analysis, 定量分析' m" a+ p ?% L: y6 G2 Z0 e
Quartile, 四分位数
1 b8 D' i% A; C% x& aQuick Cluster, 快速聚类$ u/ \* b0 d2 U9 N0 C# O5 H) f
Radix sort, 基数排序
" M! f/ h& F; FRandom allocation, 随机化分组, R/ l0 v5 L. g) d5 }5 J. [. g: k
Random blocks design, 随机区组设计- a/ }/ n6 e. [( J
Random event, 随机事件
: v. X1 i* Y/ B6 I% {3 {/ Z1 B1 u7 MRandomization, 随机化
8 I, P G$ v6 E j( f( [* IRange, 极差/全距
, P$ X% B/ p0 n4 e! F- ]Rank correlation, 等级相关
4 V3 {( U6 ^2 [3 r& J: URank sum test, 秩和检验# B" E% A1 C9 W0 ^) `" w( x* ]% f1 H
Rank test, 秩检验4 n7 g' v) c) Q) H9 A1 _
Ranked data, 等级资料
& D+ Y/ Y8 _2 }+ yRate, 比率. _3 d3 q9 n1 w- x. H
Ratio, 比例9 G5 o# S' l9 G$ f( t
Raw data, 原始资料! Q* c8 x$ e% |1 i$ o
Raw residual, 原始残差
F5 E. y: w4 H4 xRayleigh's test, 雷氏检验8 U$ U5 {0 Y0 k' {. E
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 % P9 Q; y7 t4 ~; q0 E
Reciprocal, 倒数* x" E( @' s7 E+ T2 i$ m
Reciprocal transformation, 倒数变换
L, n7 O2 Q, T4 A3 y: G$ H1 Z% @Recording, 记录
# m" b) W) n- J( o: ~+ _" v" J" yRedescending estimators, 回降估计量/ |7 h( @( v9 j( S9 T. X E
Reducing dimensions, 降维& o9 Y- C* n6 y
Re-expression, 重新表达5 R; O4 m" U1 d3 J% S
Reference set, 标准组, k+ l$ I7 ?2 C
Region of acceptance, 接受域8 G: X6 i" p- ?9 b+ X
Regression coefficient, 回归系数) L: _9 ], c" u& Z
Regression sum of square, 回归平方和
$ ]9 \2 {0 H$ {+ yRejection point, 拒绝点
0 A( ?$ Q0 @- G1 r. t1 i$ ARelative dispersion, 相对离散度
3 X( `: V# Q3 ARelative number, 相对数
. c6 f! C1 v1 n6 R8 t+ fReliability, 可靠性0 d% q3 B4 s3 f9 V6 u
Reparametrization, 重新设置参数, M$ V+ v* p+ @( ?: H' L& D
Replication, 重复
# o+ V- t% O% g2 K fReport Summaries, 报告摘要; r/ p( I# N% s3 g4 I) l- b* }
Residual sum of square, 剩余平方和
6 y* h, n. T, j% V6 n# tResistance, 耐抗性& q6 N, B4 s9 J
Resistant line, 耐抗线0 a# v* Q$ L; H6 Z
Resistant technique, 耐抗技术! _5 L$ B! ^6 [) n
R-estimator of location, 位置R估计量* o' B* A1 v: a! b& \
R-estimator of scale, 尺度R估计量2 Y8 a1 {8 ^2 V. G( y7 D- ?
Retrospective study, 回顾性调查
) q8 s: M/ ]1 S) Q" J# f& iRidge trace, 岭迹
: U4 M* _& c3 \% fRidit analysis, Ridit分析9 I' ^" o! ~6 ]! e# o" N+ [
Rotation, 旋转
8 S) U4 ~. p4 ]7 S) p& LRounding, 舍入4 p( _" e9 I/ h- _8 ~' q
Row, 行! E& J" @6 \0 g! X: M
Row effects, 行效应
0 w" j- P- s9 [Row factor, 行因素" n/ L7 `9 Z. n2 p R1 V
RXC table, RXC表7 T1 h4 `5 v; s: |8 N- x) [
Sample, 样本8 b/ j( `8 }! H8 F/ Q4 \ P
Sample regression coefficient, 样本回归系数 q3 J& v3 _- f% @
Sample size, 样本量 V& j- w) z! z* Z0 _
Sample standard deviation, 样本标准差
# _/ R- {: b" GSampling error, 抽样误差
, W5 W( @7 c& K3 D' e2 T: P0 q# h& TSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包 i/ r i2 s1 e3 U# ]- V2 V& Q
Scale, 尺度/量表4 _& R% y/ Z# k Y, i$ I
Scatter diagram, 散点图
* B/ Z: o7 w4 y6 nSchematic plot, 示意图/简图4 [* E: t7 g& ~8 Z4 G
Score test, 计分检验
2 w3 i4 h7 L$ U& @Screening, 筛检
/ `5 _+ |( t" a- t8 MSEASON, 季节分析 ( o5 m: q" Q! A1 Z; \6 j7 G! y) Q6 e
Second derivative, 二阶导数- w6 s: c$ {& K" N* ]/ n* Z
Second principal component, 第二主成分
% L. Y5 I* p! jSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
! o3 s+ O: `8 v0 J9 n! p9 h( E' uSemi-logarithmic graph, 半对数图# h' e: q9 S) f% x& m6 {3 ^# N
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸9 y; A& N. r$ D
Sensitivity curve, 敏感度曲线
; Q* W# h: z# u2 bSequential analysis, 贯序分析1 ^$ g) v* f- `; \6 n7 C* V
Sequential data set, 顺序数据集; r- A( e/ L4 z; B0 ^) u9 r: R7 `
Sequential design, 贯序设计5 s5 @3 |4 t9 z4 M. a
Sequential method, 贯序法9 J: y* l/ q1 g- f" l
Sequential test, 贯序检验法2 Z# F# ?% w6 t
Serial tests, 系列试验
4 P9 F# T2 ]% n, f: T! I! s; lShort-cut method, 简捷法
t% R$ s' s) J- X g$ ]; @, HSigmoid curve, S形曲线6 z! V% Y. i1 e$ I
Sign function, 正负号函数1 s7 U7 T; ~& P f% ~2 A1 V& Z
Sign test, 符号检验
; N9 F! x8 E' _" M* ?Signed rank, 符号秩) O% i' x, l- b1 y% ~# h6 C
Significance test, 显著性检验& H5 V* Q8 u5 G. U E! c. I/ ?& E/ {
Significant figure, 有效数字
+ p# p' e; [# Q4 J7 ]" R6 OSimple cluster sampling, 简单整群抽样 k R$ }/ ^* r1 W- n
Simple correlation, 简单相关' p) C3 g' O( B |& F0 e2 W5 i
Simple random sampling, 简单随机抽样1 r* ^3 j2 t3 ^+ Z- F9 D' J! ^
Simple regression, 简单回归6 K# ~$ p3 m7 }. m0 R# e+ X
simple table, 简单表/ G/ f8 g' d' \6 l
Sine estimator, 正弦估计量1 }8 w1 u) q0 ]
Single-valued estimate, 单值估计
9 z& ~# o/ B0 s- i @9 Q8 pSingular matrix, 奇异矩阵, x/ R+ ?: a% D: U6 w
Skewed distribution, 偏斜分布4 ~- k' S5 a7 k, s- t. q. [
Skewness, 偏度
7 [9 ?# i; N+ ASlash distribution, 斜线分布
- Y# H- U9 c9 VSlope, 斜率7 b5 |# `7 E. S
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
1 H' R1 ]1 ]& v. p4 K/ O' Q9 y' a% _Source of variation, 变异来源/ Z P" C' ^3 J
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
" `# U: j, i' y, U2 Z! M& R9 QSpecific factor, 特殊因子( A( ]- | Q2 U1 v. V2 E
Specific factor variance, 特殊因子方差: ^: G# A2 P8 l# w3 _; G4 ~- E
Spectra , 频谱
2 l, g% @/ Y" W Y3 f) oSpherical distribution, 球型正态分布
) |) m/ b) {8 l; RSpread, 展布
6 @8 n2 H* F: ` p5 ISPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包* O( ?# ?9 K5 ?: F0 ~! \8 o
Spurious correlation, 假性相关) z2 |) e8 I, d$ o' f3 ]
Square root transformation, 平方根变换
3 `, t" s4 w5 w/ y! q) OStabilizing variance, 稳定方差# O; e8 t! ~2 Z0 \" m. N# x
Standard deviation, 标准差
$ G* H5 Q, E z2 ~0 l+ NStandard error, 标准误 y5 d. m- `# s
Standard error of difference, 差别的标准误
/ J1 h) c; Q, l, P! e \% lStandard error of estimate, 标准估计误差
8 X% x% t+ {" n4 rStandard error of rate, 率的标准误
0 H' w2 q! N& @* f- R* |7 k. dStandard normal distribution, 标准正态分布
, z0 r5 ^! K$ X; c9 w8 Y nStandardization, 标准化
; x3 C. u8 A. T6 Q$ Z. NStarting value, 起始值
/ o R+ G. h; I, G% j9 b9 ~: w* VStatistic, 统计量
, A7 }, i8 J l- K8 oStatistical control, 统计控制
y/ c1 v- C( ]Statistical graph, 统计图* s( j9 Y6 \6 j. g- V$ c+ ` B* s
Statistical inference, 统计推断
( y0 n6 U0 V* |5 G6 C; M z% AStatistical table, 统计表" r1 X/ B9 S; a: w; R! o! ~
Steepest descent, 最速下降法$ D x+ H3 f: H2 Z& m
Stem and leaf display, 茎叶图. I& v5 n. J! V6 E. _$ Y" b
Step factor, 步长因子
% h0 i% O; w$ i( ^6 S0 [8 KStepwise regression, 逐步回归
6 C7 J9 v* M7 dStorage, 存
* }! U! B% \ ]1 Y+ mStrata, 层（复数）' N' }8 q& {" l8 W0 a$ \* ^
Stratified sampling, 分层抽样+ ^1 o, m2 f' v* A- B+ A8 W* H
Stratified sampling, 分层抽样
' k! h7 T$ k2 a6 ~- d, uStrength, 强度
1 C0 H$ I" C- Y& k) c8 D7 B. p- JStringency, 严密性
+ {' ~- ]6 p; f6 T' r4 iStructural relationship, 结构关系6 K5 n2 @ H& c0 \2 Z5 p
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
% z$ ?4 B0 |6 u" g9 @Sub-class numbers, 次级组含量1 _" e- l6 F1 d- y
Subdividing, 分割
) w, f; `+ m; D$ x/ x/ Q$ b, l' {Sufficient statistic, 充分统计量/ s/ i' J/ ]3 \: M3 Y
Sum of products, 积和
0 o$ I% ~5 W5 W/ D/ ]9 `Sum of squares, 离差平方和
2 N4 B% y) i1 R+ @3 f+ bSum of squares about regression, 回归平方和
/ X- p/ k9 G# s/ |( g( vSum of squares between groups, 组间平方和
5 B: i; j+ T4 ~& o9 m; RSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
0 T5 X) w# w% m' [7 ]) [4 h5 U1 P# ESure event, 必然事件# u9 `! N* [, B; ~/ ^' a( J* K
Survey, 调查
8 m" D5 Z3 \: a4 wSurvival, 生存分析
+ ^0 q* j" _; A7 [0 y. z DSurvival rate, 生存率
( x Y7 d4 k+ Q; y4 }; V$ ZSuspended root gram, 悬吊根图7 ~: h5 F8 X1 ]9 R6 ?
Symmetry, 对称
8 ~1 W! Q" F' Z; }9 A( ?: t ~Systematic error, 系统误差. g. T1 T# l/ }6 U( l8 m q
Systematic sampling, 系统抽样5 z) y2 w" {2 w) b+ }4 H" l5 o' z
Tags, 标签
; H' {# y. I$ B' m$ o9 y$ L h2 UTail area, 尾部面积- |, t d1 C X X
Tail length, 尾长
: ^7 B/ y$ X# d7 ZTail weight, 尾重; b9 P* s, n# g4 o- M
Tangent line, 切线# }' ~0 [8 y z; d) L* w% i
Target distribution, 目标分布
4 l) u% j6 H7 r3 |* ATaylor series, 泰勒级数
( Y, T- ^+ }. Q/ F% }Tendency of dispersion, 离散趋势) G& L/ h J7 V5 C/ @
Testing of hypotheses, 假设检验/ X7 s8 B+ b0 a' g5 N, d
Theoretical frequency, 理论频数& z' f0 U& P1 \2 `
Time series, 时间序列0 s& ^* ~% D* S( b
Tolerance interval, 容忍区间2 x' Z( p0 T# H
Tolerance lower limit, 容忍下限
" [: x; M3 ?9 |! ZTolerance upper limit, 容忍上限
& ^' k! r k: }9 J* ?' ~: uTorsion, 扰率& K4 Q5 p( Q( v+ c1 Y7 ~
Total sum of square, 总平方和
# d: g& Y9 _- O$ P5 l: R) i' yTotal variation, 总变异) V) o" @9 j$ u/ s/ M0 O- i8 q
Transformation, 转换8 q2 }1 \. Q% m4 u7 [/ Q7 i6 f
Treatment, 处理
! O1 D9 |5 M q/ j% Q+ k9 y6 M5 hTrend, 趋势8 g `/ S- O; ]) k8 U5 k
Trend of percentage, 百分比趋势
+ w" e/ T2 O. e) U6 wTrial, 试验! M1 ~5 u: x. ~/ z( _
Trial and error method, 试错法
) P0 [& F2 T, Z" `! ]Tuning constant, 细调常数$ o6 K8 P9 W* }% W4 [
Two sided test, 双向检验
% k4 z& x. ^# ^7 A( c1 w3 ]) MTwo-stage least squares, 二阶最小平方
7 e# ]! i- e- D% Z* o" v& }) CTwo-stage sampling, 二阶段抽样+ Z& w3 V8 p7 |
Two-tailed test, 双侧检验
2 ?& r; L% W9 _9 s RTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析7 b$ f5 N. g1 f
Two-way table, 双向表
v8 [% H/ `& G) i! G" BType I error, 一类错误/α错误
5 H+ P8 p& t. h) `6 VType II error, 二类错误/β错误3 D% z# N- N0 K! W% C( q
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. H% s% D: r. M1 k1 F8 KUnbiased estimate, 无偏估计2 a+ [& G+ S6 u; M
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
- J. h) L8 U6 M, W1 G" S) Q% qUnequal subclass number, 不等次级组含量; p- A$ f% ?: U" _" S; {
Ungrouped data, 不分组资料5 D, O" G- w, M1 d2 }8 \. C; w8 ~+ `
Uniform coordinate, 均匀坐标& K2 I3 @3 Q, k0 e
Uniform distribution, 均匀分布3 N0 w" [! ?* |" _6 ?
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
3 B; ?; K. g+ t4 M1 ^& ?9 UUnit, 单元/ U x7 E( Z0 ^* a. h5 K
Unordered categories, 无序分类
T3 x. E' e9 ^) W$ X6 lUpper limit, 上限+ i% }# E f6 J9 v! n( v! E
Upward rank, 升秩
: [' A3 i, c- `. T$ i7 c7 r5 s4 kVague concept, 模糊概念
( l* o4 o! t9 ~0 Q' E8 qValidity, 有效性5 f9 m: U+ J( K
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ B) l; q; W' ~# y0 n! y. T* s0 _Variability, 变异性
# Z* q! J' `& JVariable, 变量) N; f+ t, U0 Q E( `
Variance, 方差) T# `7 }! I; t" X/ J
Variation, 变异) h2 E; X7 C' k+ n+ ~- L, r5 Y
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转 t7 e# l. l, W4 v
Volume of distribution, 容积+ G- w6 g+ ~6 p( P
W test, W检验" e1 u1 n+ y1 b2 z: S3 F1 a; ?
Weibull distribution, 威布尔分布
5 U$ j( l O. T8 j2 EWeight, 权数/ x% Y; }( S! a5 X2 E: m; e
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
5 Z$ { W2 }8 L# W' \Weighted linear regression method, 加权直线回归
2 h# h) y! S: l d' n& OWeighted mean, 加权平均数
. |7 r5 l+ b, ~Weighted mean square, 加权平均方差
" }% k! t& i$ O" b, y$ S8 {' KWeighted sum of square, 加权平方和
2 V+ N7 j3 J6 ^Weighting coefficient, 权重系数
* w1 d3 a0 }# rWeighting method, 加权法 + ~ Y7 A8 W! m0 ~- J# j0 O
W-estimation, W估计量
5 M' L& z# `# ~5 B, h9 FW-estimation of location, 位置W估计量
* }; v; `6 u& Y' Q7 b3 B. EWidth, 宽度
2 ]! |3 `- R3 e9 g, hWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 N8 X/ o! a: m% N! G/ m
Wild point, 野点/狂点
- x( T; T3 Y; |; j5 D' wWild value, 野值/狂值2 e3 M! A4 X) x
Winsorized mean, 缩尾均值2 H$ C) L1 `- D) e) G: k1 A- q
Withdraw, 失访 ) r8 y4 r% V# C6 q. ]
Youden's index, 尤登指数: ~# ~, @$ ^) Y; M; ]: ~0 P3 I7 b
Z test, Z检验
( m9 J$ u4 t7 GZero correlation, 零相关 E0 t9 D& \- n. D" e0 u9 x
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
